Introducción
El baloncesto es un deporte intermitente con acciones cortas e intensas, normalmente inferiores a 3 segundos, con períodos más largos de actividad moderada y de recuperación (Ben Abdelkrim, El Fazaa, & El Ati, 2007). En este contexto, la carga de entrenamiento se ha descrito como la variable que gestionada de forma adecuada, ayuda a obtener la respuesta de entrenamiento deseada (Impellizzeri, Marcora, & Coutts, 2019). Su control tiene como objetivo optimizar este proceso, facilitando la toma de decisiones del cuerpo técnico y la reducción de factores de riesgo de lesión (Sánchez Ballesta, Abruñedo, & Caparrós, 2019). La carga se define como la suma de la carga externa (CE) y la carga interna (CI) (Impellizzeri et al., 2019). El término "carga externa" se refiere a cualquier estímulo externo aplicado al deportista y dará como resultado respuestas fisiológicas y psicológicas diferentes en cada individuo, después de una interacción con otros factores biológicos y ambientales (Borresen & Ian Lambert, 2009). La respuesta individual a esta interacción con estresores biológicos impuestos sobre el deportista durante el entrenamiento y la competición se conoce como "carga interna" (Soligard et al., 2016). El control de la carga de entrenamiento tanto externa como interna se puede realizar mediante medios tanto ecológicos como tecnológicos. Los primeros son aquellos que no conllevan ningún gasto económico y que han sido validados en cuanto a su fiabilidad (Saw, Main, & Gastin, 2016). Además, todo el cuerpo técnico puede ayudar en la recogida de datos ya que los procedimientos de recogida de los indicadores son sencillos de realizar (Soligard et al., 2016). No obstante, la tecnología proporciona información más objetiva del proceso de entrenamiento y por ello muchos entrenadores y deportistas están optando por el uso de medios tecnológicos para el control de su entrenamiento (Halson, 2014).
Monitorización tecnológica
En la actualidad, el control de la carga de entrenamiento ha tomado mayor importancia para los profesionales del deporte (Bourdon et al., 2017). La tecnología que se utiliza evoluciona constantemente y los registros más comunes de CE que se registran en la actualidad son: la potencia de salida, velocidad, aceleración, análisis del movimiento (TMA), parámetros del sistema de posicionamiento local (GPS) y parámetros registrados mediante acelerometría. En cuanto a medidas de CI más frecuentes se incluye frecuencia cardíaca, consumo de oxígeno y la concentración de lactato (Portes, Navarro, Sosa, Trapero, & Jiménez, 2019).
Para monitorizar la CE y la CI encontramos el Polar team 2 Pro (Hulka, Cuberek, & Belka, 2013; Sánchez Ballesta et al., 2019; Scanlan, Fox, Borges, Dascombe, & Dalbo, 2017; Scanlan, Wen, Tucker, & Dalbo, 2014) como dispositivo más utilizado. Para el control de la CE, el WIMU PRO (Arede, Ferreira, Esteves, Gonzalo-Skok, & Leite, 2020; Reina, Rubio, Antúnez, & Ibáñez, 2020; Román, García-Rubio, Feu, & Ibáñez, 2019; Vazquez-Guerrero, Reche, Cos, Casamichana, & Sampaio, 2018) y el Catapult OptimEye S5 (Fox, Stanton, & Scanlan, 2018; Heishman et al., 2018; P. Sansone et al., 2019; Scanlan et al., 2018; Svilar, Castellano, Jukic, & Casamichana, 2018) son los dispositivos más citados (aunque el primero de ellos también permite el control de la CI). No obstante, también se consiguen datos de CE a través de sistemas de Player tracking ópticos (Caparrós, Casals, Solana, & Peña, 2018), el acelerómetro ADXL326 (Vázquez-Guerrero, Suarez-Arrones, Gómez, & Rodas, 2018), el acelerómetro X8-mini (Schelling & Torres, 2016) y el acelerómetro VERT (Ghali et al., 2019).
Para controlar CI encontramos evidencia práctica usando sensores de frecuencia cardíaca como el GarminTM (Reina et al., 2020; Román et al., 2019), Sunto Memory Belts (Batalla Gavaldà, Bofill, Montoliu Colás, & Corbi Soler, 2018; Vaquera et al., 2018), Polar H7 (Corrado Lupo et al., 2019; P. Sansone et al., 2019), Polar T31 (Fox et al., 2018; Scanlan et al., 2018) y otros modelos de Polar team (João Antônio Nunes, Costa, Viveiros, Moreira, & Aoki, 2011; Sánchez-Sánchez et al., 2018).
También se han utilizado lactate analyzer (Scanlan et al., 2017; Stojanović et al., 2019) y Omegawave technology (Heishman et al., 2018). La tecnología Omegawave evalúa el estrés interno del atleta, la preparación para el desempeño y la función neurológica y las evaluaciones de variabilidad del ritmo cardíaco (Heishman et al., 2018).
En la actualidad, existen numerosas aplicaciones que nos ayudan a gestionar datos de entrenamientos, rendimiento deportivo, test físicos, médicos y de carácter administrativo en una única solución. Además, estas aplicaciones nos permiten gestionar las variables de wellness más fácilmente. Athlete Monitoring, Readiness, Elite HRV, Quanter y MyCoach RPE son ejemplos de algunas de las que podemos encontrar en el mercado.
También se ha utilizado otro tipo de tecnología para analizar el rendimiento de los jugadores o para obtener datos de utilidad para la investigación que se ha llevado a cabo. Encontramos células fotoeléctricas (Pierpaolo Sansone, Tschan, Foster, & Tessitore, 2018), luces de temporización electrónicas (Scanlan et al., 2017) y plataformas de contacto (Cruz et al., 2018; Moreno-Pérez, Del Coso, Raya-González, Nakamura, & Castillo, 2019; Vallés-Ortega, Fernández-Ozcorta, & Fierro-Suero, 2017). Con las plataformas de contacto y mediante un salto CMJ máximo podríamos detectar la fatiga neuromuscular de nuestros jugadores y conocer cómo se encuentran para iniciar la sesión y también conocer las diferencias al final de la sesión (Claudino et al., 2017; Cruz et al., 2018; Garrett et al., 2019; Jiménez-Reyes et al., 2019; Moran, Hegedus, Bleakley, & Taylor, 2019). Además, se han utilizado cámaras de filmación (Batalla Gavaldà et al., 2018; Sánchez-Sánchez et al., 2018) y softwares de análisis de video como Kinovea (Batalla Gavaldà et al., 2018) y Match Vision (Sánchez-Sánchez et al., 2018).
Propuesta de monitorización con medios tecnológicos
Monitorización ecológica
Existen elementos ecológicos y de ningún o bajo coste para realizar una buena monitorización de la carga de entrenamiento que son útiles y fiables (Saw et al., 2016). El RPE es una herramienta ecológica sin ningún coste que nos da información de cómo el jugador ha percibido el estímulo de entrenamiento o de la competición (C Lupo, Tessitore, Gasperi, & Gomez, 2017; Corrado Lupo et al., 2019). Normalmente se pregunta al jugador entre 10 y 30 minutos después de finalizar la sesión de entrenamiento (Cruz et al., 2018; Fox et al., 2018; João A. Nunes et al., 2014). Además, el sRPE parece ser una herramienta viable para monitorizar la CI, y los resultados son útiles para proporcionar una mejor comprensión de la CI impuesta por el entrenamiento y la competición de baloncesto (Moreira, McGuigan, Arruda, Freitas, & Aoki, 2012). Al multiplicarse el RPE por la duración de la sesión se este resultado está más influenciado por el volumen de la sesión que por la intensidad del entrenamiento (Corrado Lupo et al., 2019). Al ser tan sencillo de utilizar es el método de control de la carga más utilizado en la literatura (Ghali et al., 2019; Moreno-Pérez et al., 2019; Stojanović et al., 2019).
La duración de la sesión de entrenamiento se puede controlar simplemente con un cronometro, proporcionándonos un dato de CE relevante (Conte, Kolb, Scanlan, & Santolamazza, 2018; Heishman et al., 2018). Es importante conocer la diferencia entre el tiempo real y el tiempo total de la sesión ya que cambiará la carga soportada por el jugador (Oliveira-Da-Silva, Sedano-Campo, & Redondo-Castán, 2013). Este parámetro se puede recoger en un cuaderno o documento de ordenador de forma muy sencilla (Berkelmans et al., 2018; Cruz et al., 2018; Corrado Lupo et al., 2019; Moreno-Pérez et al., 2019; Svilar, Castellano, & Jukic, 2018).
Los cuestionarios cuantitativos que más se han utilizado en el baloncesto son: la Escala de Recuperación Total (TQR) (Cruz et al., 2018; Pierpaolo Sansone et al., 2018; Vallés-Ortega et al., 2017), el Cuestionario de Estrés de Recuperación para Atletas (REST-Q-Sport) (João A. Nunes et al., 2014), el Cuestionario Psicológico de Perfil de Estados de Ánimo (POMS) (Miloski et al., 2015), el Cuestionario de Bienestar (Wellness) (Moreno-Pérez et al., 2019; Vallés-Ortega et al., 2017) la valoración subjetiva después del partido (Vallés-Ortega et al., 2017), el Análisis Diario de las Demandas de Vida de los Atletas (DALDA) o el WURSS-21.
Otras herramientas de alta ecología para evaluar el estado de nuestros jugadores son la escala de Muscle Soreness (DOMS) (Arede et al., 2020) o el tipo de tarea usada en el entrenamiento. Podemos utilizar la evaluación de las tareas usadas en el entrenamiento para obtener sinergias con otros aspectos de la preparación de los deportistas para obtener rendimiento (Corrado Lupo et al., 2019).
Propuesta de monitorización con medios ecológicos
Referencias
Arede, J., Ferreira, A. P., Esteves, P., Gonzalo-Skok, O., & Leite, N. (2020). Train Smarter, Play More: Insights about Preparation and Game Participation in Youth National Team. Research Quarterly for Exercise and Sport. https://doi.org/10.1080/02701367.2019.1693012
Batalla Gavaldà, A., Bofill, A. M., Montoliu Colás, R., & Corbi Soler, F. (2018). Relación entre la frecuencia cardíaca y el marcador durante una fase de descenso Relationship between Heart Rate and the Scoreboard during a Relegation Playoff. Apunts. Educació Física i Esports, 132, 110–122. https://doi.org/10.5672/apunts.2014-0983.es.(2018/2).132.08
Ben Abdelkrim, N., El Fazaa, S., & El Ati, J. (2007). Time-motion analysis and physiological data of elite under-19-year-old basketball players during competition. British Journal of Sports Medicine, 41(2), 69–75; discussion 75. https://doi.org/10.1136/bjsm.2006.032318
Berkelmans, D. M., Dalbo, V. J., Fox, J. L., Stanton, R., Kean, C. O., Giamarelos, K. E., … Scanlan, A. T. (2018). The influence of different methods to determine maximum heart rate on training load outcomes in basketball players. Journal of Strength and Conditioning Research, 32(11), 1–25. https://doi.org/10.1519/JSC.0000000000002291
Borresen, J., & Ian Lambert, M. (2009). The quantification of training load, the training response and the effect on performance. Sports Medicine. https://doi.org/10.2165/11317780-000000000-00000
Bourdon, P. C., Cardinale, M., Murray, A., Gastin, P., Kellmann, M., Varley, M. C., … Cable, N. T. (2017). Monitoring athlete training loads: Consensus statement. International Journal of Sports Physiology and Performance, 12, 161–170. https://doi.org/10.1123/IJSPP.2017-0208
Caparrós, T., Casals, M., Solana, Á., & Peña, J. (2018). Low external workloads are related to higher injury risk in professional male basketball games. Journal of Sports Science and Medicine, 17(2), 289–297.
Claudino, J. G., Cronin, J., Mezêncio, B., McMaster, D. T., McGuigan, M., Tricoli, V., … Serrão, J. C. (2017, April 1). The countermovement jump to monitor neuromuscular status: A meta-analysis. Journal of Science and Medicine in Sport. Elsevier Ltd. https://doi.org/10.1016/j.jsams.2016.08.011
Conte, D., Kolb, N., Scanlan, A. T., & Santolamazza, F. (2018). Monitoring training load and well-being during the in-season phase in national collegiate athletic association division i men’s basketball. International Journal of Sports Physiology and Performance, 13(8), 1067–1074. https://doi.org/10.1123/ijspp.2017-0689
Cruz, I. de F., Pereira, L. A., Kobal, R., Kitamura, K., Cedra, C., Loturco, I., & Abad, C. C. C. (2018). Perceived training load and jumping responses following nine weeks of a competitive period in young female basketball players. PeerJ, 2018(7). https://doi.org/10.7717/peerj.5225
Fox, J. L., Stanton, R., & Scanlan, A. T. (2018). A Comparison of Training and Competition Demands in Semiprofessional Male Basketball Players. Research Quarterly for Exercise and Sport, 89(1), 103–111. https://doi.org/10.1080/02701367.2017.1410693
Garrett, J., Graham, S. R., Eston, R. G., Burgess, D. J., Garrett, L. J., Jakeman, J., & Norton, K. (2019). A novel method of assessment for monitoring neuromuscular fatigue in Australian rules football players. International Journal of Sports Physiology and Performance, 14(5), 598–605. https://doi.org/10.1123/ijspp.2018-0253
Ghali, B. M., Owoeye, O. B. A., Stilling, C., Palacios-Derflingher, L., Jordan, M., Pasanen, K., & Emery, C. A. (2019). Internal and External Workload in Youth Basketball Players Who Are Symptomatic and Asymptomatic for Patellar Tendinopathy. Journal of Orthopaedic & Sports Physical Therapy, 1–24. https://doi.org/10.2519/jospt.2020.9094
Halson, S. L. (2014). Monitoring Training Load to Understand Fatigue in Athletes. Sports Medicine, 44(S2), 139–147. https://doi.org/10.1007/s40279-014-0253-z
Heishman, A. D., Curtis, M. A., Saliba, E., Hornett, R. J., Malin, S. K., & Weltman, A. L. (2018). Noninvasive assessment of internal and external player load: Implications for optimizing athletic performance. Journal of Strength and Conditioning Research, 32(5), 1280–1287. https://doi.org/10.1519/JSC.0000000000002413
Hulka, K., Cuberek, R., & Belka, J. (2013). Heart rate and time-motion analyses in top junior players during basketball matches. Acta Gymnica, 43(3), 27–35. https://doi.org/10.5507/ag.2013.015
Impellizzeri, F. M., Marcora, S. M., & Coutts, A. J. (2019). Internal and external training load: 15 years on. International Journal of Sports Physiology and Performance, 14(2), 270–273. https://doi.org/10.1123/ijspp.2018-0935
Jiménez-Reyes, P., Pareja-Blanco, F., Cuadrado-Peñafiel, V., Ortega-Becerra, M., Párraga, J., & González-Badillo, J. J. (2019). Jump height loss as an indicator of fatigue during sprint training. Journal of Sports Sciences, 37(9), 1029–1037. https://doi.org/10.1080/02640414.2018.1539445
Lupo, C, Tessitore, A., Gasperi, L., & Gomez, M. (2017). Session-RPE for quantifying the load of different youth basketball training sessions. Biology of Sport, 34(1), 11–17. https://doi.org/10.5114/biolsport.2017.63381
Lupo, Corrado, Ungureanu, A. N., Frati, R., Panichi, M., Grillo, S., & Brustio, P. R. (2019). Player Session Rating of Perceived Exertion: A More Valid Tool Than Coaches’ Ratings to Monitor Internal Training Load in Elite Youth Female Basketball. International Journal of Sports Physiology and Performance, 1–6. https://doi.org/10.1123/ijspp.2019-0248
Miloski, B., Aoki, M. S., De Freitas, C. G., Schultz De Arruda, A. F., De Moraes, H. S., Drago, G., … Moreira, A. (2015). Does testosterone modulate mood states and physical performance in young basketball players? Journal of Strength and Conditioning Research, 29(9), 2474–2481. https://doi.org/10.1519/JSC.0000000000000883
Moran, L. R., Hegedus, E. J., Bleakley, C. M., & Taylor, J. B. (2019). Jump load: capturing the next great injury analytic. British Journal of Sports Medicine, 53(1), 8–9. https://doi.org/10.1136/bjsports-2018-099103
Moreira, A., McGuigan, M. R., Arruda, A. F., Freitas, C. G., & Aoki, M. S. (2012). Monitoring Internal Load Parameters During Simulated and Official Basketball Matches. Journal of Strength and Conditioning Research, 26(3), 861–866. https://doi.org/10.1519/JSC.0b013e31822645e9
Moreno-Pérez, V., Del Coso, J., Raya-González, J., Nakamura, F. Y., & Castillo, D. (2019). Effects of basketball match-play on ankle dorsiflexion range of motion and vertical jump performance in semi-professional players. The Journal of Sports Medicine and Physical Fitness. https://doi.org/10.23736/S0022-4707.19.09918-3
Nunes, João A., Moreira, A., Crewther, B. T., Nosaka, K., Viveiros, L., & Aoki, M. S. (2014). Monitoring training load, recovery-stress state, immune-endocrine responses, and physical performance in elite female basketball players during a periodized training program. Journal of Strength and Conditioning Research, 28(10), 2973–2980. https://doi.org/10.1519/JSC.0000000000000499
Nunes, João Antônio, Costa, E. C., Viveiros, L., Moreira, A., & Aoki, M. S. (2011). Monitoramento da carga interna no basquetebol. Revista Brasileira de Cineantropometria e Desempenho Humano, 13(1), 67–72. https://doi.org/10.5007/1980-0037.2011v13n1p67
Oliveira-Da-Silva, L., Sedano-Campo, S., & Redondo-Castán, J. C. (2013). Características del esfuerzo en competición en jugadoras de baloncesto de élite durante las fases finales de la Euroliga y el Campeonato del Mundo. RICYDE: Revista Internacional de Ciencias Del Deporte, 9(34), 360–376. https://doi.org/10.5232/ricyde2013.03405
Portes, R., Navarro, R. M., Sosa, C., Trapero, J. J., & Jiménez, S. L. (2019). Monitoring and Interpreting External Load in Basketball: A Narrative Review. Psicología Del Deporte, 28, 119–131. Retrieved from https://www.rpd-online.com/article/view/v28-n3-portes-navarrro-sosa-etal
Reina, M., Rubio, J. G., Antúnez, A., & Ibáñez, S. J. (2020). Comparison of internal and external load in official 3 vs . 3 and 5 vs . 5 female basketball competitions. Retos: Nuevas Perspectivas de Educación Física, Deporte y Recreación, 2041, 400–405.
Román, M. R., García-Rubio, J., Feu, S., & Ibáñez, S. J. (2019). Training and competition load monitoring and analysis of women’s amateur basketball by playing position: Approach study. Frontiers in Psychology, 9(JAN). https://doi.org/10.3389/fpsyg.2018.02689
Sánchez-Sánchez, J., Carretero, M., Valiente, J., Gonzalo-Skok, O., Sampaio, J., & Casamichana, D. (2018). Heart rate response and technical demands of different small-sided game formats in young female basketballers. RICYDE: Revista Internacional de Ciencias Del Deporte, 14(51), 55–70. https://doi.org/10.5232/ricyde2018.05105
Sánchez Ballesta, A., Abruñedo, J., & Caparrós, T. (2019). Acelerometría en baloncesto. Estudio de la carga externa durante los entrenamientos. Apunts Educación Física y Deportes, (135), 100–117. https://doi.org/10.5672/apunts.2014-0983.es.(2019/1).135.07
Sansone, P., Tessitore, A., Paulauskas, H., Lukonaitiene, I., Tschan, H., Pliauga, V., & Conte, D. (2019). Physical and physiological demands and hormonal responses in basketball small-sided games with different tactical tasks and training regimes. Journal of Science and Medicine in Sport, 22(5), 602–606. https://doi.org/10.1016/j.jsams.2018.11.017
Sansone, Pierpaolo, Tschan, H., Foster, C., & Tessitore, A. (2018). Monitoring Training Load and Perceived Recovery in Female Basketball. Journal of Strength and Conditioning Research, 1. https://doi.org/10.1519/jsc.0000000000002971
Saw, A. E., Main, L. C., & Gastin, P. B. (2016, March 1). Monitoring the athlete training response: Subjective self-reported measures trump commonly used objective measures: A systematic review. British Journal of Sports Medicine. BMJ Publishing Group. https://doi.org/10.1136/bjsports-2015-094758
Scanlan, A. T., Fox, J. L., Borges, N. R., Dascombe, B. J., & Dalbo, V. J. (2017). Cumulative training dose’s effects on interrelationships between common training-load models during basketball activity. International Journal of Sports Physiology and Performance, 12(2), 168–174. https://doi.org/10.1123/ijspp.2015-0708
Scanlan, A. T., Fox, J. L., Poole, J. L., Conte, D., Milanović, Z., Lastella, M., & Dalbo, V. J. (2018). A comparison of traditional and modified Summated-Heart-Rate-Zones models to measure internal training load in basketball players. Measurement in Physical Education and Exercise Science, 22(4), 303–309. https://doi.org/10.1080/1091367X.2018.1445089
Scanlan, A. T., Wen, N., Tucker, P. S., & Dalbo, V. J. (2014). The Relationships Between Internal and External Training Load Models During Basketball Training. Journal of Strength and Conditioning Research, 28(9), 2397–2405. https://doi.org/10.1519/JSC.0000000000000458
Schelling, X., & Torres, L. (2016). Accelerometer Load Profiles for Basketball-Specific Drills in Elite Players. Journal of Sports Science & Medicine, 15(4), 585. Retrieved from https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC5131211/
Soligard, T., Schwellnus, M., Alonso, J. M., Bahr, R., Clarsen, B., Dijkstra, H. P., … Engebretsen, L. (2016). How much is too much? (Part 1) International Olympic Committee consensus statement on load in sport and risk of injury. British Journal of Sports Medicine, 50(17), 1030–1041. https://doi.org/10.1136/bjsports-2016-096581
Stojanović, E., Stojiljković, N., Stanković, R., Scanlan, A. T., Dalbo, V. J., & Milanović, Z. (2019). Recreational Basketball Small-Sided Games Elicit High-Intensity Exercise With Low Perceptual Demand. Journal of Strength and Conditioning Research, 1. https://doi.org/10.1519/JSC.0000000000003306
Svilar, L., Castellano, J., & Jukic, I. (2018). Load monitoring system in top-level basketball team: Relationship between external and internal training load. Kinesiology, 50(1), 25–33. https://doi.org/10.26582/k.50.1.4
Svilar, L., Castellano, J., Jukic, I., & Casamichana, D. (2018). Positional differences in elite basketball: Selecting appropriate training-load measures. International Journal of Sports Physiology and Performance, 13(7), 947–952. https://doi.org/10.1123/ijspp.2017-0534
Vallés-Ortega, C., Fernández-Ozcorta, E. J., & Fierro-Suero, S. (2017). Patrón fatiga-recuperación en una competición de alta densidad competitiva en Baloncesto Femenino Junior. Retrieved January 9, 2020, from https://revistas.um.es/cpd/article/view/313991
Vaquera, A., Suárez-Iglesias, D., Guiu, X., Barroso, R., Thomas, G., & Renfree, A. (2018). Physiological responses to and athlete and coach perceptions of exertion during small-sided basketball games. Journal of Strength and Conditioning Research, 32(10), 2949–2953. https://doi.org/10.1519/JSC.0000000000002012
Vazquez-Guerrero, J., Reche, X., Cos, F., Casamichana, D., & Sampaio, J. (2018). Changes in External Load When Modifying Rules of 5-on-5 Scrimmage Situations in Elite Basketball. Journal of Strength and Conditioning Research, 1. https://doi.org/10.1519/jsc.0000000000002761
Vázquez-Guerrero, J., Suarez-Arrones, L., Gómez, D. C., & Rodas, G. (2018). Comparing external total load, acceleration and deceleration outputs in elite basketball players across positions during match play. Kinesiology, 50(2), 228–234. https://doi.org/10.26582/K.50.2.11